IMF 推估了兩種情境:情境 A 底下為貿易衝突全面爆發,最終導致美國有效稅率增加 18 個百分點,同時搭配美國財政擴張(如 TCJA 延長),美國 GDP 成長短期雖受惠減稅,但長期轉弱,其餘經濟體同步受到衝擊,此情境下全球 GDP 將於今明兩年分別偏離 -1.3 及 1.9 個百分點,最終通膨會因經濟活動下降而滑落;情境 B 則不將貿易衝突擴大列為基礎假設,搭配美國財政支出、中歐的結構性改革情況下,全球經濟成長今明兩年分別增加 0.4 及 0.8 個百分點,通膨大致持平。
未來軟體的開發也將需要大量資本投入:過去我們只需要手動寫好軟體並執行它,但現在電腦本身將成為「軟體生產者」,負責生成軟體所需的 Token。這意味著企業、雲端服務供應商或甚至個人開發者都需要重新規劃基礎設施,以適應 AI 時代的計算需求。
合成數據的重要性
我們可以生成數百萬個不同的範例,並讓 AI 進行數百次、數千次的嘗試,逐步解決問題。在這個過程中,我們使用強化學習來獎勵 AI,使其表現越來越好。因此,當我們涵蓋數百個不同的主題,每個主題又包含數百萬個範例,每個範例 AI 可能嘗試數百次,而每次嘗試都會生成數以萬計的 token(作為訓練數據),這一切加總起來,就意味著我們需要處理數兆級別的 token 來訓練 AI 模型。而機器人所需要的「行動」和「控制」數據也會帶動合成數據生成(Synthetic Data Generation)的興起 。
Nvidia 的生態系優勢
AI 的發展過程中你不能只是加速軟體。就像我們需要一個 AI 框架來創建 AI,你也需要為物理學、生物學、多物理場以及量子物理等領域創建相應的框架,而 Nvidia CUDA-X Libraries 涵蓋各種框架,包括 cuLITHO 、 AERIAL SIONNA 、 cuOPT 、 MONAI 、 EARTH-2 、 cuQUANTUM 、 cuDSS 、 WARP 等,以及機器人和自駕平台 Cosmos 、推理模型架構 NVIDIA Dynamo 和人形機器人基礎模型 GROOT N1,這些軟體護城河都將會讓各產業未來在應用 AI 上更加依賴 Nvidia 的生態系。
推理模型算力需求,將帶動矽光子技術需求
推理模型(DeepSeek R1 為例)會比傳統的 LLM 模型(Llama 3.3 70B 為例)花上 20 倍以上的 Token 數量以及 150 倍以上的算力,且未來模型會愈來愈複雜,推理模型的參數也將會愈來愈多,為了符合 AI 模型追求更快更好的推理性能的趨勢,有兩種策略提升系統性能「 Scale up 」和「 Scale out 」:
Nvidia GTC 大會(3/17 一 ~ 3/21 五):預期 Nvidia 將發佈新一代 GB300 AI 晶片,並同時聚焦「 AI Agent 」、「機器人」等議題,此外,可能會更新下一代 AI 晶片架構平台 Rubin 的最新消息,關注本次大會能否緩解此前美股科技股的恐慌情緒;另值得注意的是,3/18 還將舉行 China AI Day,其中,字節跳動、阿里雲、螞蟻集團、百度等多家中國科技巨頭,將分享各自的大模型產品,以及在資料科學領域的最新研究進展。
另外,對於近期川普關稅政策的不確定性衝擊,在台積電以 1000 億美元美國投資作為回應後,暫時緩解了相關的疑慮,且我們於之前的 快報 也討論過即使最壞情境(川普仍對台灣晶片課高關稅)發生,對台灣出口影響也可控,因為台灣直接出口至美國的比重並不高,長期台灣的出口趨勢仍著重在 AI 動能的延續以及半導體週期的變化,而上一次短評我們也提到科技巨頭的資本支出規劃並不會有變化,甚至超越預期,且 AI 成本降低也開始為相關應用帶來更多能見度和更多算力需求,支撐 AI 長期趨勢不變。
Physical AI 和 Agent AI 持續進展:目前 AI 軟體應用的發展仍處於早期,例如搜尋、廣告等,但新一波應用即將到來,包括企業級的 AI Agent 、應用於機器人的 Physical AI 以及不同國家的主權 AI,這也會讓以後的電腦都會用 AI 作為基礎,而目前只是在開端。這部分也是 展望文章 時提到可追蹤輝達的「汽車與機器人」營收來觀察該領域的投資需求。
Pre-training 和 Post-training scaling law 仍在持續:黃仁勳提到 pre-training 仍持續增長因為「多模態 AI 模型(multi-modality)的發展」以及「來自推理的數據(即 AI 合成數據)」,這也符合我們 快報 的觀點;post 會比 pre 需要更多的算力,因為開發者和企業會利用微調(fine-tuning)、強化學習(reinforcement learning)和蒸餾(distillation)來調整模型,以滿足特定需求。
Test-time scaling law 正在爆發:黃仁勳提到當 AI 模型需要更長時間思考複雜問題時,運算需求將呈指數級增長,長時思考的 AI 可能比單次推理需要高達 100 倍的計算量,而 Blackwell 架構的推理 AI 開啟了這個全新 Scaling law。
DeepSeek 是否改變了 AI 需求 ? 黃仁勳認為他們開源了一個世界級的推理 AI 模型,幾乎所有開發者都在應用 R1,或使用思想鏈或強化學習來提升模型的效能,這也呼應到上一點的三大 Scaling Law 將持續驅動算力需求。
Michael Burry 管理的 Scion 全面出清中概股的 PUT 選擇權部位,包括京東(JD)、阿里巴巴(BABA)、百度(BIDU)等。且仍保持這三家公司的個股持倉為前 3 大持倉,此外本季度新建拼多多(PDD)9.39%,中概股合計將近投組佔比 50%,顯示 Michael Burry 仍然相當看好中國市場前景,並且出清短線的保護部分。
整體而言,製造業走勢持續符合我們的判斷,短期製造業進入淡季,但有 AI 的強勁需求以及健康的庫存支撐,且近期主要科技巨頭公佈的電話會議中,仍持續上調對 AI 的資本支出,根據 Morgan Stanley 統計,大型 CSP 廠投資生成式人工智慧仍是首要任務,且在今年 2025 年的資本支出將達到 3150 億美元,比去年增加 39%,科技巨頭的 AI 軍備競賽仍在持續。
聲明稿強化鷹派立場:本次聲明稿僅一處更動,在經濟與通膨看法部分,刪除失業率上升(moved up)措辭,改為失業率已在近月穩定在低位(has stabilized at a low level),且就業市場維持穩健(solid);同時將通膨有進展的措辭全部刪除,改為通膨仍然偏高(somewhat elevated)。
移民相關:宣布南部邊境進入國家緊急狀態,允許武裝部隊部署應對,針對所有不得入境以及可被驅逐的移民忠實進行移民執法,並暫停難民接收計畫;結束拜登時期的「抓捕後釋放(Catch and Release)」政策,恢復「留在墨西哥(Remain in Mexico)」政策,並建造實體邊境牆。此外,將終止非法移民以及臨時簽證持有者子女的出生公民權。
美國的大型雲服務商,在取得全球認證終端用戶(UVEU)的資格後,在全球範圍內的 GPU 調配上,有望免受出口配額限制(如 Microsoft 、 Google 在東南亞建置數據中心時,所需的 GPU 將得到豁免),只需遵守數據中心算力配置在當地的比例要求即可。
整體而言,我們認為新規無礙於主要雲服務商對 AI GPU 和伺服器的拉貨,台廠預計不會有太大衝擊。但在美國優先的政策框架下,本次新規將成為川普繼關稅後的另一大談判籌碼,留意徵詢期後,川普對新規細節的修改和拿捏;同時,預計中資企業也將被迫更多轉向購買國產 GPU,加強中國 AI 算力、先進製程國產替代的決心。
針對通膨,官員觀察到核心商品以及基於市場(market-based)的核心服務通膨已回到價格穩定時期的水平,上漲主要集中在非市場(non-market)的服務通膨,這個項目通常無法提供關於未來通膨路徑的可靠訊號。至於住房通膨,大多數官員認為將逐漸放緩,預計整體通膨能持續朝 2% 前進。此外,許多(a number of)官員表示已將暫時性政策假設納入了他們的預測中,此為通膨預期上修的原因之一。